通常当使用Java 8的parallelStream（）时，结果是通过默认的公共fork-join池（即ForkJoinPool.commonPool（））执行。
然而，如果一个人的工作远离CPU限制，那么这显然是不可取的。可能在很多时候都在等待IO。在这种情况下，人们会想要使用一个单独的池，根据其他标准确定大小（例如，任务可能实际使用CPU的时间有多少）。
没有显而易见的让parallelStream（）使用不同的池的方法，但有一种方法详细here。
不幸的是，这种方法需要从fork-join池线程调用并行流上的终端操作。这样做的缺点是，如果目标分支连接池完全忙于现有工作，整个执行将等待它，而什么都不做。因此，池可能成为比单线程执行更糟糕的瓶颈。相比之下，当一个人在＆＃34; normal＆＃34;中使用parallelStream（）时fashion，ForkJoinPool.common.externalHelpComplete（）或ForkJoinPool.common.tryExternalUnpush（）用于让来自池外的调用线程帮助处理。
有没有人知道两者的方法让parallelStream（）使用非默认的fork-join池和有一个来自fork-join外部的调用线程池帮助处理这项工作（但不是其余的fork-join池＆＃39;
答案 0 :(得分：2)
您可以在游泳池上使用-s来提供帮助。但是，您无法选择要提供帮助的任务，它只会从池中获取下一个待处理项，因此，如果有更多待处理任务，您可能最终会在执行这些任务之前执行这些任务。
awaitQuiescence将打印ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(1);
// make all threads busy:
forkJoinPool.submit(() -> LockSupport.parkNanos(Long.MAX_VALUE));
// submit our task (may contain your stream operation)
ForkJoinTask<Thread> task = forkJoinPool.submit(() -> Thread.currentThread());
// help out
while(!task.isDone()) // use zero timeout to execute one task only
forkJoinPool.awaitQuiescence(0, TimeUnit.NANOSECONDS);
System.out.println(Thread.currentThread()==task.get());
。
，而
true会在尝试执行第二个阻止任务时永远挂起。
然而，只要没有无限的任务，它就会让启动线程帮助处理池的挂起任务，这将增加自己的任务执行的可能性（上面的示例是极端的，只是为了演示而选择）。 / p>
但请注意，Fork / Join框架和ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool(1);
// make all threads busy:
forkJoinPool.submit(() -> LockSupport.parkNanos(Long.MAX_VALUE));
// overload:
forkJoinPool.submit(() -> LockSupport.parkNanos(Long.MAX_VALUE));
// submit our task (may contain your stream operation)
ForkJoinTask<Thread> task = forkJoinPool.submit(() -> Thread.currentThread());
// help out
while(!task.isDone())
forkJoinPool.awaitQuiescence(0, TimeUnit.NANOSECONDS);
System.out.println(Thread.currentThread()==task.get());
API之间的整个关系无论如何都是一个实现细节。